Olmo 3 7B Think TPS kalkulátor

Otevřít váhy Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland 7B parametry November 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

484 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Olmo 3 7B Think?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

589 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
484 tok/s 290–774 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
484 tok/s 290–774 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–495 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
283 tok/s 170–453 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
238 tok/s 143–381 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
131 tok/s 79–210 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	Těsný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
126 tok/s 76–202 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland
Typ organizace: Research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Země: United States of America, Canada
Publikováno: 20 November 2025
Autoři: Allyson Ettinger, Amanda Bertsch, Bailey Kuehl, David Graham, David Heineman, Dirk Groeneveld, Faeze Brahman, Finbarr Timbers, Hamish Ivison, Jacob Morrison, Jake Poznanski, Kyle Lo, Luca Soldaini, Matt Jordan, Mayee Chen, Michael Noukhovitch, Nathan Lambert, Pete Walsh, Pradeep Dasigi, Robert Berry, Saumya Malik, Saurabh Shah, Scott Geng, Shane Arora, Shashank Gupta, Taira Anderson, Teng Xiao, Ty…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 7B
Výcviková data: tokens

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Používané čipy: 1,024
Příkon: 1.4 MW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Olmo 3
Nap poslední aktualizace: 8 April 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Olmo 3 7B Think

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Olmo 3 7B Think

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla K20c

Potřeba paměti

4.1 GB

Nejrychlejší

484 tok/s

Olmo 3 7B Think dosahuje počtu parametrů 7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 28.9 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 484 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Olmo 3 7B Think byl zveřejněn Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 26.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 559 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Olmo 3 7B Think

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Olmo 3 7B Think, potřebující kolem 4.1 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Olmo 3 7B Think.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Olmo 3 7B Think. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 484 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Olmo 3 7B Think. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Olmo 3 7B Think.

Odpovědi

Olmo 3 7B Think — běžné otázky

Olmo 3 7B Think— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2025.

Olmo 3 7B Think— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Chat, Code generation, Mathematical reasoning, Tool use. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Olmo 3 7B Think— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Olmo 3 7B Think— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Olmo 3 7B Think— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Olmo 3 7B Think— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Olmo 3 7B Think— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 290–774 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Olmo 3 7B Think— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 4.1 GB, a produkuje přibližně 28.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

Olmo 3 7B Think— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 484 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 559.

Olmo 3 7B Think— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.1 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Olmo 3 7B Think— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 6.6 GB a generováním zhruba 131 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Olmo 3 7B Think— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 55.2 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Olmo 3 7B Think— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 68.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Olmo 3 7B Think— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 81.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Olmo 3 7B Think— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Olmo 3 7B Think— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7B. 7B and 32B variants. Dense transformer architecture. (https://arxiv.org/abs/2512.13961). Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Olmo 3 7B Think— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Allen Institute for AI,University of Washington,Carnegie Mellon University (CMU),Stanford University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),University of Montreal / Université de Montréal,Princeton University,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of Maryland, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako research collective,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 8 April 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely